مقدمة الجلسة
أهداف الجلسة
بنهاية هذه الجلسة سيكون المتدرب قادرًا على:
نواتج التعلم
- التعرف على الخطوات الأساسية التي يمر بها أي مشروع ذكاء اصطناعي
- فهم الدور الكبير الذي تلعبه البيانات في نجاح المشاريع الذكية
- تكوين تصور عملي واضح عن كيفية عمل مشروع ذكاء اصطناعي من البداية حتى التطبيق الفعلي
- القدرة على وصف دورة عمل مشروع ذكاء اصطناعي كاملة
فيديو تمهيدي
مناقشة بعد الفيديو
ناقش مع زملائك: ما هي أهم نقطة استوقفتك في الفيديو؟ وكيف يمكن تطبيق هذه الأفكار في مؤسستك؟
ما هو علم البيانات؟
تعريف علم البيانات
علم البيانات (Data Science)
هو العلم الذي يجمع بين الرياضيات، البرمجة، والتحليل الإحصائي لفهم الأنماط المخفية في البيانات واتخاذ قرارات أفضل بناءً على هذه الرؤى.
مثال تطبيقي
تحليل ملاحظات العملاء
في جهة حكومية، يمكننا من خلال تحليل بيانات ملاحظات العملاء معرفة:
- ما الذي يسبب رضا العملاء أو استياءهم
- أكثر المشاكل تكراراً
- أوقات الذروة في الشكاوى
- المقترحات الأكثر شيوعاً للتحسين
تمرين فردي
فكر في بيئة عملك
المطلوب: فكر في المؤسسة التي تعمل بها وأجب عن الأسئلة التالية:
- ما نوع البيانات المتوفرة لديك؟ (مثل: بيانات الزوار، الملاحظات، الطلبات، التقارير...)
- كيف يتم جمع هذه البيانات حالياً؟
- ما هي التحديات التي تواجهها في استخدام هذه البيانات؟
- كيف يمكن الاستفادة منها في بناء مشروع ذكي؟
طريقة المشاركة: اكتب أفكارك في دفتر الملاحظات أو ناقشها مع زملائك
مراحل مشروع الذكاء الاصطناعي
الرحلة الكاملة لمشروع الذكاء الاصطناعي
تحديد المشكلة
ما الهدف من المشروع؟
هل نريد التنبؤ؟ التصنيف؟ تحسين خدمة معينة؟
جمع وتنظيف البيانات
جمع البيانات من مصادر مختلفة
وتنظيفها من الأخطاء أو القيم غير المفيدة
تدريب النموذج
يتعلم النظام من البيانات
من خلال الخوارزميات المناسبة
اختبار وتحسين النموذج
تجربة النظام على بيانات جديدة
للتأكد من دقته وتطويره
تطبيق المشروع
دمج النظام في العمليات اليومية
لاتخاذ قرارات أوتوماتيكية
شرح تفصيلي للمراحل
| المرحلة | الهدف | المخرجات |
|---|---|---|
| تحديد المشكلة | وضوح الهدف والنتائج المتوقعة | وثيقة متطلبات المشروع |
| جمع البيانات | توفير بيانات كافية ونظيفة | مجموعة بيانات جاهزة للتحليل |
| تدريب النموذج | بناء نظام قادر على التعلم | نموذج مدرب جاهز للاختبار |
| اختبار النموذج | ضمان دقة وكفاءة النظام | تقرير أداء ونتائج الاختبار |
| تطبيق المشروع | دمج النظام في العمل اليومي | نظام يعمل بكفاءة في البيئة الحقيقية |
أنشطة عملية وتطبيقات
نشاط جماعي
تصميم مشروع ذكاء اصطناعي
المهمة: انقسموا إلى مجموعات صغيرة وقوموا بتصميم فكرة بسيطة لمشروع ذكاء اصطناعي يعتمد على بيانات متاحة لديكم.
عناصر المشروع:
- اسم المشروع: اختر اسماً معبراً
- الهدف: ما المشكلة التي يحلها؟
- البيانات المطلوبة: ما نوع البيانات التي ستحتاجها؟
- المراحل: كيف ستمر بمراحل المشروع الخمس؟
- النتائج المتوقعة: ما الفائدة المتوقعة؟
أفكار مقترحة:
- نظام للتنبؤ بالازدحام في الخدمات
- تحليل رضا المستفيدين تلقائياً
- نظام لتوجيه الاستفسارات للقسم المناسب
- التنبؤ بالأعطال في الأجهزة أو الخدمات
أمثلة تطبيقية واقعية
تحليل تعليقات المستفيدين
تحليل التعليقات والشكاوى تلقائياً لمعرفة مستوى الرضا وتحديد مجالات التحسين
التنبؤ بالأعطال
التنبؤ بالأعطال في الأجهزة أو الخدمات قبل حدوثها للصيانة الوقائية
تحسين توزيع الموارد
تحسين توزيع الموارد والموظفين بناءً على البيانات السابقة وأنماط الطلب
مراجعة وتقييم
ناتج التعلم
ما الذي تعلمناه اليوم؟
بعد انتهاء هذه الجلسة، أصبح المشاركون قادرين على:
- فهم مفهوم علم البيانات وأهميته في مشاريع الذكاء الاصطناعي
- وصف المراحل الخمس لأي مشروع ذكاء اصطناعي
- تحديد أنواع البيانات المتاحة وكيفية الاستفادة منها
- تصميم فكرة مشروع ذكاء اصطناعي بسيط وقابل للتطبيق
- ربط البيانات بالقرارات الذكية في المؤسسات
اختبار سريع
السؤال: ما هي المرحلة الأولى في أي مشروع ذكاء اصطناعي؟
أ) جمع البيانات من مختلف المصادر
ب) تحديد المشكلة والهدف من المشروع
ج) تدريب النموذج على البيانات
د) اختبار النموذج وتحسينه
الشرح: يجب أن نبدأ دائماً بتحديد المشكلة بوضوح والهدف الذي نريد تحقيقه قبل الشروع في جمع البيانات أو تطوير النماذج.
التحضير للجلسة القادمة
استعداداً للجلسة القادمة
في الجلسة القادمة (المحاضرة 7)، سنتعمق في:
- كيفية اختيار مشروع الذكاء الاصطناعي المناسب
- معايير نجاح المشروع وقابلية التطبيق
- وضع خطة عمل أولية للمشروع
- تحليل نقاط القوة والضعف لأفكار المشاريع
التحضير المطلوب: فكر في مشكلة محددة في مؤسستك ويمكن للذكاء الاصطناعي حلها.